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Universidade Federal de Santa catarina (UFSC)
Programa de Pós-graduação em Engenharia, Gestão e Mídia do Conhecimento (PPGEGC)
Detalhes do Documento Analisado

Centro: Não Informado

Departamento: Não Informado

Dimensão Institucional: Pós-Graduação

Dimensão ODS: Ambiental

Tipo do Documento: Dissertação

Título: DETERMINAÇÃO DE MODELOS DE REFERÊNCIA DE HABITAÇÕES POPULARES UNIFAMILIARES PARA FLORIANÓPOLIS ATRAVÉS DE ANÁLISE DE AGRUPAMENTO

Orientador
  • ENEDIR GHISI
Aluno
  • ALINE SCHAEFER

Conteúdo

As edificações são responsáveis por uma parte expressiva do consumo de energia no mundo, motivo pelo qual diversos estudos são realizados para elaboração de normas e diretrizes que visam à eficiência energética nesse setor. para isso, o uso de modelos de referência, determinados a partir das características de todo um estoque, tem se tornado essencial em estudos envolvendo desempenho termo-energético de edificações. assim, o objetivo deste trabalho foi determinar modelos de referência de habitações populares unifamiliares na região de florianópolis através da análise de agrupamento, para estudos de desempenho termo-energético. o método foi dividido em três etapas: levantamento dos dados em campo, determinação de modelos de referência através da análise de agrupamento e simulação dos modelos. em cada etapa, os dados foram tratados em dois blocos de informação distintos: forma das habitações e materiais utilizados. o levantamento de dados foi realizado através da aplicação de questionários semiestruturados. as informações coletadas foram resumidas, compondo uma matriz de dados que serviu de base para a etapa seguinte. a análise de agrupamento foi realizada com o programa spss statistics (ibm, v.20), utilizando-se técnicas hierárquicas (algoritmo ward) para determinação da quantidade de agrupamentos a serem formados e não hierárquicas (k-means) para formação final dos agrupamentos. os modelos de referência foram determinados a partir das habitações com menor distância ao centro de cada agrupamento. os modelos encontrados foram, então, submetidos à simulação computacional com o programa energyplus e seus resultados comparados com os resultados das simulações da amostra de habitações de cada agrupamento através de testes de hipóteses para uma amostra. a partir dos levantamentos obteve-se uma amostra composta por 120 unidades habitacionais localizadas em cinco diferentes regiões de florianópolis. habitações com dados incompletos foram excluídas da amostra, de forma que os levantamentos referentes à forma e aos materiais foram compostos por 103 e 106 habitações, respectivamente. a análise de agrupamento referente à forma resultou em dois modelos: um composto por habitações com sala e cozinha conjugadas, dois dormitórios e área total de 37m2, enquanto o segundo possui sala e cozinha separadas, três dormitórios e área total de 76m2. quanto aos materiais e sistemas construtivos, três modelos com características diferentes foram encontrados: dois deles possuem paredes com bloco cerâmico e piso de concreto com revestimento cerâmico, e o terceiro com paredes e piso de madeira. a composição da cobertura foi o único item distinto nos três modelos: o primeiro composto por laje de concreto, sem telha e sem forro, o segundo por telha cerâmica e forro de madeira e o terceiro por telha de fibrocimento e forro de madeira. a partir das simulações, verificou-se que, para a maioria das variáveis, os resultados obtidos com os modelos aproximaram-se da mediana da amostra de habitações, indicando que os modelos obtidos são representativos do seu agrupamento. concluiu-se, por fim, que a análise de agrupamentos é uma técnica aplicável à determinação de modelos de referência de edificações. entretanto, é uma técnica muito suscetível às variáveis envolvidas na análise e, portanto, deve-se ter muito cuidado ao selecioná-las, tendo sempre em mente as limitações associadas ao seu uso.

Índice de Shannon: 3.79956

Índice de Gini: 0.916039

ODS 1 ODS 2 ODS 3 ODS 4 ODS 5 ODS 6 ODS 7 ODS 8 ODS 9 ODS 10 ODS 11 ODS 12 ODS 13 ODS 14 ODS 15 ODS 16
7,56% 4,21% 4,37% 4,37% 3,48% 3,36% 16,95% 4,50% 6,09% 5,28% 13,11% 8,30% 3,46% 3,54% 5,83% 5,59%
ODS Predominates
ODS 7
ODS 1

7,56%

ODS 2

4,21%

ODS 3

4,37%

ODS 4

4,37%

ODS 5

3,48%

ODS 6

3,36%

ODS 7

16,95%

ODS 8

4,50%

ODS 9

6,09%

ODS 10

5,28%

ODS 11

13,11%

ODS 12

8,30%

ODS 13

3,46%

ODS 14

3,54%

ODS 15

5,83%

ODS 16

5,59%